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non-parametric
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NIPS
高维输入和响应的非参数条件因子回归模型
本文提出了一种用于高维输入和反应的非参数条件因素回归（NCFR）模型，其通过引入低维潜在因素进行降维，并集成一个印度 Buffet 过程作为潜在因素的先验以获得无限稀疏维度，实验结果表明 NCRF 相比其他几个替代方法具有显著的预测性能。
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11 years ago
密度差估计
本文提出了一种新的非参数估计方法，来直接估计概率密度间的差异，同时证明了该方法的收敛速度优越，并通过实验证明了其实用性。
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12 years ago
ICML
动态网络中的非参数链路预测
提出了一个基于非参数方法的链接预测算法，该算法结合了端点特征和端点周围邻居的特征，可以分析不同类型的图并给出了一种基于局部敏感哈希的快速实现，实验证明该方法表现优于现有算法。
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12 years ago
核信念传播
该研究提出了一种非参数信念传播的推广方法，它可以在任何需要核函数定义的领域中进行使用，并且由于采用了一种新颖的学习策略，计算效率得到了很大改善。
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13 years ago
一种用于条件概率密度的神经贝叶斯估计器
本文介绍了一种基于神经网络和贝叶斯诠释的非参数光滑回归算法来估计条件概率密度函数 f (t | x)，可应用于如最大似然拟合或预测任务等各种场景，并针对非高斯分布进行了自动处理。
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20 years ago
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